Repositorio data science
@repo_science · Post #3483 · 29.07.2023 г., 16:06
#DataScience 😎 Data Science For Dummies®, 3rd Edition 🔗 link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1083 · 8.04
Ух, очень продуктивная была поездка. Наши взяли золото, причём, в этом году организаторы решили наградить в том числе экспертов по подготовке, чьи команды выиграли. Не надеялся я, что когда-нибудь ещё раз (после победы в 2022) поднимусь на эту сцену и получу медаль, а оно вот как сложилось. Наверное, по эмоциям от AtomSkills один из самых сильных эффектов. С ним соперничают, разве что, мой первый хакатон VK Hack 2018, и крупнейший в мире хакатон «Цифровой Прорыв», сильно изменивший мою последующую жизнь. В любом случае, каждый год AtomSkills это очень масштабное и классно срежиссированное мероприятие с большим количеством впечатлений, интереса, опыта. А сейчас вот был юбилейный чемпионат — десятый, и такой подгон. Два года не брали медалей, и никогда раньше в нашей компетенции не награждали тех, кто привёз команды. Видимо, мои хакатонные боги-покровители решили, что я засиделся. В задание тоже удалось привнести некоторую новизну. В целом схема такая: эксперты совместно делают задание, придумывают шкалу оценки и критерии. Но при проверке решений каждую команду смотрят только те, кто к этой команде не имеет отношения. При этом критерии оценки это в большинстве своём объективные предикаты, на которые решение проверяется. Например, в критериях может быть фраза «Система позволяет создать нового пользователя: да (3 очка) / нет (0 очков)». Де-факто споров почти не возникает, коллегия экспертов почти всегда сразу видит и понимает, засчитывается тот или иной критерий или нет. Субъективные части в оценке тоже есть, но их влияние на результат в разы меньше, чем в обычных хакатонах. И да, важнейшее ключевое отличие: на AtomSkills решение каждой команды обязательно разворачивается независимо на пустом компьютере и прогоняется через бизнес-сценарии. Нельзя наврать в презентации, будто бы ты что-то сделал, чего нет. Нельзя сделать решение на моках или фейковое. Нельзя вытащить только на харизме и софт-скиллах. В этом году мы, как авторы задания, к обычной энтерпрайз-части добавили алгоритмическую задачу. Стандартно командам предлагается сделать мини-CRM или нечто подобное в заданном домене, что увеличивает влияние заготовок. Если принести с собой слишком много подготовленных форм, CRUD'ов, конфигов и так далее, это экономит тебе много времени, и ты в итоге просто выигрываешь из-за форы. Сейчас же в мини-CRM была специальная функция: написать алгоритм оптимизации расписания работ. Детали задачи я расскажу завтра, но в целом никакие заготовки не помогали решить это эффективно, если не знать задачу заранее (а она до конкурса скрыта, и разглашение карается дисквалификацией). В итоге лично на мой взгляд итоговый балл получился очень взвешенным: — Если команда сделала хороший алгоритм и не провалилась при этом по обычной не-алгоритмической части, она набирала много баллов (как наши) — Если команда сделала неэффективный, но работоспособный алгоритм, у неё был шанс вывезти за счёт супер идеального вылизанного исполнения не-алгоритмической работы (такие получили серебро и бронзу) — Если алгоритм у команды не заработал вообще, то даже при супер идеальном остальном решении в тройку она не попала — Если алгоритм у команды был хороший, но имелся сильный провал во всём остальном — она вообще оказывалась ниже середины В общем, не знаю, попаду ли в следующий раз, но воспоминания и опыт невероятные. #dev
Hashtags
Резултати
Намерени 118 подобни публикации
Търсене: #datascience
当前筛选 #datascience清除筛选
Am Neumarkt 😱
@amneumarkt · Post #216 · 24.03.2021 г., 10:33
#DataScience (Please refer to this post https://t.me/amneumarkt/199 for more background.) I read the book "everyday data science". I think it is not as good as I expected. The book doesn't explain things clearly at all. Besides, I was expecting something starting from everyday life and being extrapolate to something more scientific. I also mentioned previously that I would like to write a similar book. Attached is something I created recently that is quite close to the idea of my ideal book for everyday data science. Cross Referencing Post: https://t.me/amneumarkt/199
Hashtags
Am Neumarkt 😱
@amneumarkt · Post #199 · 26.02.2021 г., 08:06
#DataScience Ah I have always been thinking about writing a book like this. Just bought the book to educate myself on communications. https://andrewnc.github.io/blog/everyday_data_science.html
Hashtags
Am Neumarkt 😱
@amneumarkt · Post #127 · 29.12.2020 г., 17:24
#datascience I ran into this hilarious comment on pie chart in a book called The Grammar of Graphics. “To prevent bias, give the child the knife and someone else the first choice of slices.” 😱😱😱
Hashtags
Repositorio data science
@repo_science · Post #3146 · 06.05.2023 г., 03:08
#Python#dataScience 🐍 Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more! 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Repositorio data science
@repo_science · Post #3559 · 05.09.2023 г., 12:03
#dataScience#book 📚 Data Science (2023) 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Repositorio data science
@repo_science · Post #3425 · 11.07.2023 г., 15:05
#DataScience#book 🛠 Handbook of Mobility Data Mining, Volume 3: Mobility Data-Driven Applications ✍️Haoran Zhang 📆 2023 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Repositorio data science
@repo_science · Post #3424 · 11.07.2023 г., 15:01
#DataScience#book 🛠 Handbook of Mobility Data Mining, Volume 2: Mobility Analytics and Prediction ✍️Haoran Zhang 📆 2023 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi
@gsbe_uz · Post #2690 · 24.10.2025 г., 06:03
🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabida “Data Science” bo‘yicha mahorat darsi tashkiletildi Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi "Marketing va raqamli iqtisodiyot" kafedrasi tashabbusi bilan “Data Science” mavzusida mahorat darsi bo‘lib o‘tdi. 💻 Tadbirda nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi Yevgeniy Ruslanovich Fomichev ishtirok etdi. Mahorat darsi davomida tinglovchilarga zamonaviy ma’lumotlar tahlili va sun’iy intellekt texnologiyalarining amaliy yo‘nalishlari haqida batafsil ma’lumotlar berildi. Spiker Python kutubxonalari, mashinali o‘rganish, katta ma’lumotlarni qayta ishlash hamda neyron tarmoqlarni yaratish jarayonlari bo‘yicha o‘z tajribasi bilan o‘rtoqlashdi. Shuningdek, mashg‘ulot davomida TensorFlow va PyTorch kabi platformalarda modellarni yaratish hamda ularni real masalalarda qo‘llash bo‘yicha amaliy ishlar tashkil etildi. Tinglovchilar real hayotiy misollar orqali o‘z bilimlarini mustahkamlab, tajribali mutaxassisdan qimmatli maslahatlar olish imkoniyatiga ega bo‘ldilar. Tadbir yakunida ishtirokchilar Data Science sohasidagi dolzarb tendensiyalar bilan yaqindan tanishib, bu yo‘nalishda o‘z malakalarini oshirish bo‘yicha tavsiyalar oldilar. 🎲 Ushbu mahorat darsi tinglovchilarga raqamli iqtisodiyot va sun’iy intellekt sohalarida amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qildi. 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube
Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi
@gsbe_uz · Post #2671 · 18.10.2025 г., 06:02
🔈Hurmatli professor-o‘qituvchilar, tinglovchilar va mehmonlar! Sizlarni, "Data science" mavzusidagi mahorat darsiga taklif etamiz. Dasturimiz mehmon maruzachisi Yevgeniy RuslanovichFomichev. 📌 Mahorat-darsida ishtirokchilar quyidagi imkoniyatlarga ega bo‘ladilar: ✔️Python kutubxonalari bilan ishlash; ✔️Mashinali o‘rganish; ✔️Katta ma’lumotlarni qayta ishlash; ✔️Neyron tarmoqlarini qurish; ✔️TensorFlow yoki PyTorch bilan ishlash; ✔️Real masalalar uchun yechimlar ishlab chiqish; ✔️Modellarni joylashtirish. 🏅Yevgeniy Ruslanovich - nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi. Shuningdek, u backend (E-sum), veb dasturlash (Uzonline) va sun’iy intellekt (eKapusta) sohalarida tajribaga ega. Tadbir rus tilida olib boriladi. Sana: 23-oktabr, 2025-yil Vaqti: 10:30 - 12:00 Manzil: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube
Repositorio data science
@repo_science · Post #4220 · 20.10.2024 г., 22:25
#free#DataScience 🎟 Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python 👥Students: 43834 ⭐️Ratings: 4.59 ⏳ 8.5 total hours 🌐 en_US 🗒 Limited coupons (584) 🎫 100% OFF - 💵0💲 ----- Coupons:@freecoupons_reposcience ----- ⭐️ This message was automated by 🔗n8n
Hashtags
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2342 · 26.09.2024 г., 07:01
#вакансия#удаленно#DataScience Привет! На проект банка топ-3 ищем Data Science для участия в разработке нового продукта. 📌Зарплата: От 18000 рублей в день по ИП/СМЗ 📌Формат: полная занятость, удаленно 📌Чем предстоит заниматься: • Тестирование современных LLM архитектур и готовых решений Сбера на базе GigaChat • Выбор целевого решения под конкретную задачу совместно с продуктовыми командами • Участие в DevOps процессе в части тестирования и отладки • Участие в пилотах внедренных решений и оценка их результатов 📌Ожидания к опыту кандидата: • Опыт решения NLP задач от 2 лет • Уверенное использование Python, GIT/Bitbucket • Умение писать Production code, понимание процесса вывода модели в прод • Экспертиза в SOTA LLM архитектурах, желателен опыт с GigaChat 📞Контакт для связи: @dariavers15
Hashtags